Chaîne de traitement pour une approche discursive de l'analyse d'opinion

La structure discursive d'un texte est un élément essentiel à la compréhension du contenu véhiculé par ce texte. Elle affecte, par exemple, la structure temporelle du texte, ou encore l'interprétation des expressions anaphoriques. Dans cette thèse, nous aborderons les effets de la structure discursive sur l'analyse de sentiments. L'analyse des sentiments est un domaine de recherche extrêmement actif en traitement automatique des langues. Devant l'abondance de données subjectives disponibles, l'automatisation de la synthèse des multiples avis devient cruciale pour obtenir efficacement une vue d'ensemble des opinions sur un sujet donné. La plupart des travaux actuels proposent une analyse des opinions au niveau du document ou au niveau de la phrase en ignorant la structure discursive. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le contexte de la théorie de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory) et proposons de répondre aux questions suivantes : -Existe-t-il un lien entre la structure discursive d'un document et les opinions émises dans ce même document ? -Quel est le rôle des relations de discours dans la détermination du caractère objectif ou subjectif d'un segment textuel ? -Quel est le rôle des éléments linguistiques, comme la négation et la modalité, lors de la détermination de la polarité d'un segment textuel subjectif ? -Quel est l'impact de la structure discursive lors de la détermination de l'opinion globale véhiculée dans un document ? -Est-ce qu'une approche basée sur le discours apporte une réelle valeur ajoutée comparée à une approche classique basée sur la notion de 'sacs de mots'? -Cette valeur ajoutée est-elle dépendante du genre de corpus ?The discourse structure of a document is a key element to understand the content conveyed by a text. It affects, for instance, the temporal structure of a text, or the interpretation of anaphoric expressions. The discourse structure showed its usefulness in numerous NLP applications, such as automatic summary, or textual entailment. In this thesis, we will study the effects of the discourse structure on sentiment analysis. Sentiment analysis is an extremely active research domain in natural language processing. The last years have seen the multiplication of the available textual data conveying opinion on the web, and the automation of the summary of opinion documents became crucial for who wants to keep an overview of the opinion on a given subject. A huge interest lies in these data, both for the companies who want to retrieve consumer opinion, and for the consumers willing to gather information. Most of the current research efforts describe an opinion extraction at the document level or at the sentence level, ignoring the discourse structure. In this thesis work, we address opinion extraction through the discourse framework of the SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), and try to answer to the following questions: -Is there a link between the discourse structure of a document and the opinions contained in that document? -What is the role of discourse relations in the determination of whether a textual segment is objective or subjective? -What is the impact of the discourse structure in the determination of the overall opinion conveyed by a document? -Does a discourse based approach really bring additional value compared to a classical "bag of words" approach

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

De nouveaux facteurs pour l'exploitation de la sémantique d'un texte en recherche d'information

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le contexte de la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons de nouveaux facteurs " centralité, fréquence conceptuelle" permettant à notre sens, de mieux caractériser la dimension sémantique du contenu des textes, allant au-delà des méthodes d'indexation classiques basées exclusivement sur les statistiques. Ces facteurs devraient tirer parti de l'identification de différents types de relations telles que -est-une partie-de, liés à, synonymie, domaine, etc.- qui existent entre les mots d'un texte. L'approche que nous avons proposée pour calculer la valeur de nos facteurs est bâtie en trois étapes : (1) Extraction des concepts issus de WordNet1 associés aux termes du document puis désambigüisation de leurs sens, (2) Regroupement des concepts pour former des clusters de concepts (Ces étapes construisent la vue sémantique des documents), (3) A l'intérieur de chaque cluster, chaque terme possède un degré de " centralité ", fonction du nombre de mots du cluster avec lequel il est en relation directe, et une " fréquence conceptuelle " estimée par la somme des fréquences de ces mots. D'une part, nous menons une étude sur des méthodes potentielles basées sur les facteurs proposés pour extraire des vues sémantiques du contenu des textes. L'objectif est de construire des structures de graphes/hiérarchies offrant une vue du contenu sémantique des documents. Ensuite, ces vues seront élaborées à partir de nos nouveaux facteurs, mais aussi de l'utilisation des fréquences d'occurrence, et de la prise en compte de l'importance des mots (en particulier en terme de leur spécificité). Le poids relatif des vues partielles, la fréquence et la spécificité de leurs composants sont d'autant des indications qui devraient permettre d'identifier et de construire des sous-ensembles hiérarchisés de mots (présents dans le texte ou sémantiquement associés à des mots du texte), et de refléter les concepts présents dans le contenu du texte. L'obtention d'une meilleure représentation du contenu sémantique des textes aidera à mieux retrouver les textes pertinents pour une requête donnée, et à donner une vue synthétisée du contenu des textes proposés à l'utilisateur en réponse à sa requête. D'autre part, nous proposons une technique de désambiguïsation du concept basée sur la centralité. En fait, le sens d'un terme est ambigu, il dépend de son contexte d'emploi. Dans notre proposition, nous utilisons l'ontologie de WordNet, qui est précise dans la couverture des sens de termes, où un terme peut être attaché à plusieurs concepts. La méthode proposée consiste à trouver le meilleur concept WordNet permettant de représenter le sens du terme désigné par le texte. Le concept choisi est celui qui a un maximum de relations avec les termes du document, autrement dit, celui qui a une valeur maximale de centralité. L'utilisation d'une méthode de désambiguïsation est une étape inévitable dans une indexation conceptuelle, elle permet de mieux représenter le contenu sémantique d'un document. Enfin, nous utilisons nos facteurs dans le cadre de Recherche d'Information comme de nouveaux facteurs pour mesurer la pertinence d'un document vis-à-vis d'une requête (tâche de RI ad-hoc). L'utilisation de nos facteurs sémantiques est intéressante dans la RI, où nous estimons un degré de relativité entre les termes d'une requête et ceux d'un document indépendamment de leur présence dans ce dernier. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle fonction de pondération basée sur la centralité, ainsi que nous avons intégré les nouveaux facteurs à des fonctions connues. Dans les différentes expérimentations menées, nous avons montré que l'intégration de nos facteurs sémantiques ramène une amélioration au niveau de précision dans un moteur de recherche d'information. Tâche prometteuse pour une recherche plus ciblée et plus efficace.The work presented in this paper are in the context of information retrieval. Specifically, we propose new factors "centrality frequebcy conceptual" to our senses, to better characterize the semantic dimension of the text content, going beyond traditional indexing methods based solely on statistics. Theses factors should benefit from the identification of different typesif relationships sich as is-part-of, relating to, synonymy, domain, etc. -between tha words of text

Modélisation du profil émotionnel de l'utilisateur dans les interactions parlées Humain-Machine

Les travaux de recherche de la thèse portent sur l'étude et la formalisation des interactions émotionnelles Humain-Machine. Au delà d une détection d'informations paralinguistiques (émotions, disfluences,...) ponctuelles, il s'agit de fournir au système un profil interactionnel et émotionnel de l'utilisateur dynamique, enrichi pendant l interaction. Ce profil permet d adapter les stratégies de réponses de la machine au locuteur, et il peut également servir pour mieux gérer des relations à long terme. Le profil est fondé sur une représentation multi-niveau du traitement des indices émotionnels et interactionnels extraits à partir de l'audio via les outils de détection des émotions du LIMSI. Ainsi, des indices bas niveau (variations de la F0, d'énergie, etc.), fournissent des informations sur le type d'émotion exprimée, la force de l'émotion, le degré de loquacité, etc. Ces éléments à moyen niveau sont exploités dans le système afin de déterminer, au fil des interactions, le profil émotionnel et interactionnel de l'utilisateur. Ce profil est composé de six dimensions : optimisme, extraversion, stabilité émotionnelle, confiance en soi, affinité et domination (basé sur le modèle de personnalité OCEAN et les théories de l interpersonal circumplex). Le comportement social du système est adapté en fonction de ce profil, de l'état de la tâche en cours, et du comportement courant du robot. Les règles de création et de mise à jour du profil émotionnel et interactionnel, ainsi que de sélection automatique du comportement du robot, ont été implémentées en logique floue à l'aide du moteur de décision développé par un partenaire du projet ROMEO. L implémentation du système a été réalisée sur le robot NAO. Afin d étudier les différents éléments de la boucle d interaction émotionnelle entre l utilisateur et le système, nous avons participé à la conception de plusieurs systèmes : système en Magicien d Oz pré-scripté, système semi-automatisé, et système d interaction émotionnelle autonome. Ces systèmes ont permis de recueillir des données en contrôlant plusieurs paramètres d élicitation des émotions au sein d une interaction ; nous présentons les résultats de ces expérimentations, et des protocoles d évaluation de l Interaction Humain-Robot via l utilisation de systèmes à différents degrés d autonomie.Analysing and formalising the emotional aspect of the Human-Machine Interaction is the key to a successful relation. Beyond and isolated paralinguistic detection (emotion, disfluences ), our aim consists in providing the system with a dynamic emotional and interactional profile of the user, which can evolve throughout the interaction. This profile allows for an adaptation of the machine s response strategy, and can deal with long term relationships. A multi-level processing of the emotional and interactional cues extracted from speech (LIMSI emotion detection tools) leads to the constitution of the profile. Low level cues ( F0, energy, etc.), are then interpreted in terms of expressed emotion, strength, or talkativeness of the speaker. These mid-level cues are processed in the system so as to determine, over the interaction sessions, the emotional and interactional profile of the user. The profile is made up of six dimensions: optimism, extroversion, emotional stability, self-confidence, affinity and dominance (based on the OCEAN personality model and the interpersonal circumplex theories). The information derived from this profile could allow for a measurement of the engagement of the speaker. The social behaviour of the system is adapted according to the profile, and the current task state and robot behaviour. Fuzzy logic rules drive the constitution of the profile and the automatic selection of the robotic behaviour. These determinist rules are implemented on a decision engine designed by a partner in the project ROMEO. We implemented the system on the humanoid robot NAO. The overriding issue dealt with in this thesis is the viable interpretation of the paralinguistic cues extracted from speech into a relevant emotional representation of the user. We deem it noteworthy to point out that multimodal cues could reinforce the profile s robustness. So as to analyse the different parts of the emotional interaction loop between the user and the system, we collaborated in the design of several systems with different autonomy degrees: a pre-scripted Wizard-of-Oz system, a semi-automated system, and a fully autonomous system. Using these systems allowed us to collect emotional data in robotic interaction contexts, by controlling several emotion elicitation parameters. This thesis presents the results of these data collections, and offers an evaluation protocol for Human-Robot Interaction through systems with various degrees of autonomy.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF